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人工智能cnn是什么意思啊，人工智能cnn,rnn是什么意思

　　人工智能cnn的意思是卷积神经网络，在机器学习中，卷积神经网络CNN是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，可以应用于语音识别、图像处理和图像识别等领域。

CNN、RNN、DNN的一般解释

　　CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别？

　　转自知乎 科言君 的回答

　　

　　 神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫 感知机 （perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。

　　输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。

　　早期感知机的推动者是Rosenblatt。

　　 （扯一个不相关的：由于计算技术的落后，当时感知器传输函数是用线拉动变阻器改变电阻的方法机械实现的，脑补一下科学家们扯着密密麻麻的导线的样子…）

　　但是，Rosenblatt的单层感知机有一个严重得不能再严重的问题，即它对稍复杂一些的函数都无能为力（比如最为典型的“异或”操作）。

　　连异或都不能拟合，你还能指望这货有什么实际用途么o(╯□╰)o

　　

　　 随着数学的发展，这个缺点直到上世纪八十年代才被Rumelhart、Williams、Hinton、LeCun等人（反正就是一票大牛）发明的 多层感知机 （multilayerperceptron）克服。

　　多层感知机，顾名思义，就是有多个隐含层的感知机（废话……）。

　　好好，我们看一下多层感知机的结构：

　　

　　 图1 上下丛汪猛层神经元全部相连的神经网络——多层感知机

　　

　　 多层感知机可以摆脱早期离散传输函数的束缚，使用sigmoid或tanh等连续函数模拟神经元对激励的响应，在训练算法上则使用Werbos发明的反向传播BP算法。

　　对，这货就是我们现在所说的 神经网络 NN ——神经网络听起来不知道比感知机高端到哪里去了！这再次告诉我们起一个好听的名字对于研（zhuang）究（bi）很重要！

　　

　　 多层感知机解决了之前无法模拟异或逻辑的缺陷，同时更多的层数也让网络更能够刻画现实世界中的复杂情形。

　　相信年轻如Hinton当时一定是春风得意。

　　

　　 多层感知机给我们带来的启示是， 神经网络的层数直接决定了它对现实的刻画能力 ——利用每层更少的神经元拟合更加复杂的函数[1]。

　　

　　 （Bengio如是说：functions that can be compactly

　　

　　 represented by a depth k architecture might require an exponential number of

　　

　　 computational elements to be represented by a depth k 1 architecture.）

　　

　　 即便大牛们早就预料到神经网络需要变得更深，但是有一个梦魇总是萦绕左右。

　　随着神经网络层数的加深， 优化函数越来越容易陷入局部最优解 ，并且这个“陷阱”越来越偏离真正的全局最优。

　　利用有限数据训练的深层网络，性能还不如较浅层网络。

　　同时，另一个不可忽略的问题是随着网络层数增加， “梯度消失”现象更加严重 。

　　具体来说，我们常常使用sigmoid作为神经元的输入输出函数。

　　对于幅度为1的信号，在BP反向传播梯度时，每传递一层，梯度衰减为原来陵拆的0.25。

　　层数一多，梯度指数衰减后低层基本上接受不到有效的训练信号。

　　

　　 2006年，Hinton利用预训练方法缓解了局部最优解问题，将隐含层推动到了7层[2]，神经网络真正意义上有了“深度”，由此揭开了深度学习的热潮。

　　这里的“深度”渗桥并没有固定的定义——在语音识别中4层网络就能够被认为是“较深的”，而在图像识别中20层以上的网络屡见不鲜。

　　为了克服梯度消失，ReLU、maxout等传输函数代替了sigmoid，形成了如今DNN的基本形式。

　　单从结构上来说， 全连接的 DNN 和图 1 的多层感知机是没有任何区别的 。

　　

　　 值得一提的是，今年出现的高速公路网络（highway network）和深度残差学习（deep residual learning）进一步避免了梯度消失，网络层数达到了前所未有的一百多层（深度残差学习：152层）[3,4]！具体结构题主可自行搜索了解。

　　如果你之前在怀疑是不是有很多方法打上了“深度学习”的噱头，这个结果真是深得让人心服口服。

　　

　　 图2 缩减版的深度残差学习网络，仅有34 层，终极版有152 层，自行感受一下

　　

　　 如图1所示，我们看到 全连接 DNN 的结构里下层神经元和所有上层神经元都能够形成连接 ，带来的潜在问题是 参数数量的膨胀 。

　　假设输入的是一幅像素为1K*1K的图像，隐含层有1M个节点，光这一层就有10^12个权重需要训练，这不仅容易过拟合，而且极容易陷入局部最优。

　　另外，图像中有固有的局部模式（比如轮廓、边界，人的眼睛、鼻子、嘴等）可以利用，显然应该将图像处理中的概念和神经网络技术相结合。

　　此时我们可以祭出题主所说的卷积神经网络CNN。

　　对于CNN来说，并不是所有上下层神经元都能直接相连，而是 通过“卷积核”作为中介。

　　同一个卷积核在所有图像内是共享的，图像通过卷积操作后仍然保留原先的位置关系。

　　 两层之间的卷积传输的示意图如下：

　　

　　 图3 卷积神经网络隐含层（摘自Theano 教程）

　　

　　 通过一个例子简单说明卷积神经网络的结构。

　　假设图3中m-1=1是输入层，我们需要识别一幅彩色图像，这幅图像具有四个通道ARGB（透明度和红绿蓝，对应了四幅相同大小的图像），假设卷积核大小为100*100，共使用100个卷积核w1到w100（从直觉来看，每个卷积核应该学习到不同的结构特征）。

　　用w1在ARGB图像上进行卷积操作，可以得到隐含层的第一幅图像；这幅隐含层图像左上角第一个像素是四幅输入图像左上角100*100区域内像素的加权求和，以此类推。

　　同理，算上其他卷积核，隐含层对应100幅“图像”。

　　每幅图像对是对原始图像中不同特征的响应。

　　按照这样的结构继续传递下去。

　　CNN中还有max-pooling等操作进一步提高鲁棒性。

　　

　　 图4 一个典型的卷积神经网络结构，注意到最后一层实际上是一个全连接层（摘自Theano 教程）

　　

　　 在这个例子里，我们注意到 输入层到隐含层的参数瞬间降低到了 100*100*100=10^6 个 ！这使得我们能够用已有的训练数据得到良好的模型。

　　题主所说的适用于图像识别，正是由于 CNN 模型限制参数了个数并挖掘了局部结构的这个特点 。

　　顺着同样的思路，利用语音语谱结构中的局部信息，CNN照样能应用在语音识别中。

　　

　　 全连接的DNN还存在着另一个问题——无法对时间序列上的变化进行建模。

　　然而， 样本出现的时间顺序对于自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用非常重要 。

　　对了适应这种需求，就出现了题主所说的另一种神经网络结构——循环神经网络RNN。

　　

　　 在普通的全连接网络或CNN中，每层神经元的信号只能向上一层传播，样本的处理在各个时刻独立，因此又被成为前向神经网络(Feed-forward Neural Networks)。

　　而在 RNN 中，神经元的输出可以在下一个时间戳直接作用到自身 ，即第i层神经元在m时刻的输入，除了（i-1）层神经元在该时刻的输出外，还包括其自身在（m-1）时刻的输出！表示成图就是这样的：

　　

　　 图5 RNN 网络结构

　　

　　 我们可以看到在隐含层节点之间增加了互连。

　　为了分析方便，我们常将RNN在时间上进行展开，得到如图6所示的结构：

　　

　　 图6 RNN 在时间上进行展开

　　

　　 Cool， （ t+1 ）时刻网络的最终结果O(t+1) 是该时刻输入和所有历史共同作用的结果 ！这就达到了对时间序列建模的目的。

　　

　　 不知题主是否发现，RNN可以看成一个在时间上传递的神经网络，它的深度是时间的长度！正如我们上面所说， “梯度消失”现象又要出现了，只不过这次发生在时间轴上 。

　　对于t时刻来说，它产生的梯度在时间轴上向历史传播几层之后就消失了，根本就无法影响太遥远的过去。

　　因此，之前说“所有历史”共同作用只是理想的情况，在实际中，这种影响也就只能维持若干个时间戳。

　　

　　 为了解决时间上的梯度消失，机器学习领域发展出了 长短时记忆单元 LSTM ，通过门的开关实现时间上记忆功能，并防止梯度消失 ，一个LSTM单元长这个样子：

　　

　　 图7 LSTM 的模样

　　

　　 除了题主疑惑的三种网络，和我之前提到的深度残差学习、LSTM外，深度学习还有许多其他的结构。

　　举个例子，RNN既然能继承历史信息，是不是也能吸收点未来的信息呢？因为在序列信号分析中，如果我能预知未来，对识别一定也是有所帮助的。

　　因此就有了 双向 RNN 、双向 LSTM ，同时利用历史和未来的信息。

　　

　　

　　 图8 双向RNN

　　

　　 事实上， 不论是那种网络，他们在实际应用中常常都混合着使用，比如 CNN 和RNN 在上层输出之前往往会接上全连接层，很难说某个网络到底属于哪个类别。

　　 不难想象随着深度学习热度的延续，更灵活的组合方式、更多的网络结构将被发展出来。

　　尽管看起来千变万化，但研究者们的出发点肯定都是为了解决特定的问题。

　　题主如果想进行这方面的研究，不妨仔细分析一下这些结构各自的特点以及它们达成目标的手段。

　　入门的话可以参考：

　　

　　 Ng写的Ufldl： UFLDL教程 - Ufldl

　　

　　 也可以看Theano内自带的教程，例子非常具体： Deep Learning Tutorials

　　

　　 欢迎大家继续推荐补充。

　　

　　 当然啦，如果题主只是想凑个热闹时髦一把，或者大概了解一下方便以后把妹使，这样看看也就罢了吧。

　　

　　 参考文献：

　　

　　 [1]

　　

　　 Bengio Y. Learning Deep

　　

　　 Architectures for AI[J]. Foundations & Trends in Machine Learning, 2009,

　　

　　 2(1):1-127.

　　

　　 [2]

　　

　　 Hinton G E, Salakhutdinov R R.

　　

　　 Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks[J]. Science, 2006,

　　

　　 313(5786):504-507.

　　

　　 [3]

　　

　　 He K, Zhang X, Ren S, Sun J. Deep

　　

　　 Residual Learning for Image Recognition. arXiv:1512.03385, 2015.

　　

　　 [4]

　　

　　 Srivastava R K, Greff K,

　　

　　 Schmidhuber J. Highway networks. arXiv:1505.00387, 2015.